数字技术与应用杂志

摘要：<正>电力变压器是输配电网络的关键设备，其绝缘老化或内部故障会导致油中溶解特征气体（如H2、CO、CH4等）含量异常变化。传统的油中气体监测依赖离线取样与实验室分析，存在时间间隔长、难以捕捉动态故障等缺陷。随着深度学习技术在模式识别领域的突破，基于智能算法的实时监测系统成为研究热点。本文针对现有系统响应速度慢、特征提取能力不足的问题，设计了一套集成气体传感、数据传输与智能诊断的一体化监测系统，通过优化深度学习模型结构，提升气体浓度预测精度与故障识别效率，为变压器状态评估提供全新的解决方案。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 电力工业;自动化技术

分类号： TM41;TP18